Was Banken von Zentraleuropas schnellsten Fintechs lernen

Warum diese 9 Fintechs für Schweizer Banken relevant sind

1’209 % Umsatzwachstum in nur drei Jahren – im Durchschnitt. Genau das haben die neun schnellst wachsenden Fintechs in Deloitte’s Technology Fast 50 für Zentraleuropa geschafft. Drei davon liegen sogar bei über 1’900 %.

Die spannende Frage für die Schweizer Finanzbranche lautet nicht: Wer gewinnt das Fintech-Ranking? Sondern: Welche Muster, Technologien und Geschäftsmodelle stecken dahinter – und was bedeutet das für Banking & Vermögensverwaltung in der Schweiz, insbesondere beim Einsatz von KI?

In dieser Ausgabe der Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ schauen wir nicht einfach auf ein Ranking. Wir ziehen konkrete Lehren für:

• Schweizer Banken, die ihre Kernsysteme und Prozesse modernisieren wollen
• Vermögensverwalter, die KI für Research, Portfolio-Intelligenz und Kundenbetreuung nutzen
• Institute, die sich 2026 auf Echtzeit-Zahlungen, A2A-Payments und Embedded Finance vorbereiten

Zentraleuropa als Fintech-Labor – drei klare Trends

Die neun Fintechs im Deloitte-Ranking decken Business Financing, Payments, Wealthtech und Infrastruktur ab. Aus Schweizer Sicht zeichnen sich drei Trends ab, die sich direkt mit KI-Strategien verbinden lassen:

1. Data- & KI-zentrierte Geschäftsmodelle
   Ob Patron GO (Finanzoptimierung für Endkunden) oder Vestberry (Portfolio-Intelligence für VCs): Der Kern ist immer derselbe – Daten sammeln, strukturieren, mit KI auswerten und hochgradig zielgenaue Entscheidungen ermöglichen.

2. Embedded Finance & API-Ökosysteme
   Wallester, Payout oder Besteron zeigen, wie Zahlungs- und Kartenfunktionen über APIs in beliebige Kundenerlebnisse eingebettet werden. Genau an dieser Schnittstelle wird KI für Fraud Detection, KYC und Realtime-Scoring zum Pflichtprogramm.

3. Vertikale Spezialisierung statt „One size fits all“
   Malcom Finance fokussiert Logistik-SMEs, nsure arbeitet für unabhängige Finanzberater, Finqware adressiert Treasury-Teams grosser Unternehmen. Schweizer Banken können ähnliche vertikale KI-Lösungen bauen – z.B. für Exportfinanzierung, Gesundheitswesen oder UHNW-Kunden.

Diese Trends sind kein „nice to have“. Sie definieren, wie digitale Wertschöpfung im Banking 2026+ aussehen wird – und wer im Wettbewerb um Margen, Daten und Kundenbindung vorne ist.

Kurzporträts der 9 Fintechs – mit Blick auf KI-Potenziale

1. Wallester (Estland) – Karten & Embedded Finance

Wallester wächst mit 2’070 % am stärksten. Das Unternehmen bietet ein Visa-basiertes Karten- und Payment-Backend inklusive White-Label-Lösung und Corporate-Expense-Plattform.

Was steckt dahinter?

• API-first‑Architektur für Kartenausgabe und Payment
• Virtuelle & physische Karten, Expense-Management, Budget-Analytics
• Enge Integration in Buchhaltungssysteme

Relevanz für Schweizer Banken & Vermögensverwalter

• KI kann in ähnlichen Setups Transaktionen in Echtzeit scoren, Betrug erkennen und Limits dynamisch anpassen.
• Für Wealth-Management-Kunden lassen sich personaliserte Spend-Insights und Budgetprognosen auf Basis von Machine Learning anbieten.
• Embedded-Finance-Use-Cases (z.B. Karten für Family-Offices, Club-Deals, Private-Markets-Plattformen) profitieren von KI-gestützter Compliance-Überwachung.

2. Patron GO (Tschechien) – „Finanz-Antivirus“ für Endkunden

Patron GO wächst um 1’978 % und positioniert sich als Smart-App zur Finanzoptimierung: Die Plattform analysiert Kontobewegungen, erkennt überteuerte Verträge und schlägt bessere Angebote vor. Basis: KI und Machine Learning.

Übersetzung auf die Schweizer Realität:

• Als Bank könnten Sie ihren Retail-Kunden einen ähnlichen „Finanz-Check“ im E‑Banking anbieten – mit KI-basierten Sparpotenzialen bei Abos, Versicherungen, Energie usw.
• Für Vermögensverwalter ergibt sich ein spannender Ansatz im Mass-Affluent- und Next-Gen-Segment: automatisierte Cashflow-Analysen, KI-basierte Sparziele, Upselling zu Anlageprodukten.

Wer heute noch nur „Konto & Karte“ liefert, verschenkt Potenziale: Kunden erwarten Proaktivität und konkrete Handlungsempfehlungen, nicht nur Saldenanzeigen.

3. Malcom Finance (Tschechien) – Factoring für Logistik-SMEs

Mit 1’940 % Wachstum fokussiert Malcom Finance (ehemals 4Trans Factoring) auf Working-Capital-Lösungen für Logistik-Unternehmen. Über 240’000 finanzierte Rechnungen und mehr als 260 Mio. EUR Volumen sprechen eine klare Sprache.

Warum das für KI im Firmenkundengeschäft spannend ist:

• Faktoring ist letztlich ein Data-Science-Problem: Bonität von Debitoren, Zahlungsverhalten, Betrugsrisiko, Liquiditätsplanung.
• KI-Modelle können Zahlungseingänge prognostizieren, Limite dynamisch setzen und Risikokosten senken.
• Schweizer Banken könnten vertikale KI-Modelle für bestimmte Branchen entwickeln (Logistik, Bau, Export), statt alles über generische Rating-Modelle abzuwickeln.

4. Finqware (Rumänien) – Treasury & Open Banking

Finqware (1’250 % Wachstum) baut eine Open-Banking-basierte Treasury-Plattform. Ziel: Multi-Bank-Cash-Management, A2A-Payments und Echtzeit-Transparenz über Konten hinweg.

Konkrete Use-Cases für Schweizer Institute:

• KI-gestützte Cashflow-Forecasts für Firmenkunden, gespeist aus Multi-Bank-Daten
• Automatisierte Liquiditätsallokation zwischen Währung, Laufzeiten und Konten
• A2A-Payments mit integrierter Fraud Detection und Anomalie-Erkennung

Gerade vor dem Hintergrund von Instant Payments und immer komplexeren Treasury-Strukturen bietet eine Kombination aus Open Banking + KI einen spürbaren Mehrwert.

5. Vestberry (Slowakei) – Portfolio Intelligence für Investoren

Vestberry (908 % Wachstum) liefert eine Analytics-Plattform für Venture-Capital- und Private-Equity-Häuser. Über 30 Mrd. EUR verwaltetes Volumen, no-code Dateninfrastruktur, Integration vieler Datenquellen.

Für Schweizer Vermögensverwalter, Family Offices und Privatbanken ist das hoch relevant:

• KI-gestützte Look-Through-Analysen über Private-Markets-Portfolios
• Szenario-Simulationen („Was passiert bei Rezession X, Zinsniveau Y?“)
• Automatisierte ESG- und Risiko-Kennzahlen auf Portfolioebene

Das Muster ist klar: Datenqualität + Zentralisierung + Analytics = die Basis, damit KI im Investmentprozess überhaupt sinnvoll arbeiten kann.

6. VacuumLabs (Slowakei) – Tech-Partner für Fintech & Banken

VacuumLabs (834 % Wachstum) ist kein klassisches Produkt-Fintech, sondern ein Engineering-Partner für digitale Finanzlösungen. Fokus: Banking, Krypto, Blockchain, Data Science.

Für Schweizer Häuser, die mit KI arbeiten wollen, aber intern Limitierungen haben, zeigt das zwei Dinge:

• Kooperation mit spezialisierten Tech-Partnern beschleunigt KI-Projekte spürbar.
• Entscheidend ist ein solides API- und Cloud-Fundament, sonst bleiben KI-Piloten Insellösungen.

7. Besteron (Slowakei) – Payment Gateway & POS

Besteron (686 % Wachstum) kombiniert Online-Payment-Gateway und POS-Terminals und bedient über 2’500 Kunden. Für die Schweiz ist das weniger wegen der Hardware spannend, sondern wegen der Datenlage:

• Millionen von Payment-Transaktionen sind ein ideales Spielfeld für KI-basierte Betrugserkennung.
• Händler erhalten durch Analytics besseres Verständnis ihrer Kundenströme, was wiederum Banking- & Finanzierungslösungen anstossen kann.

8. nsure (Tschechien) – Plattform für unabhängige Berater

nsure (621 % Wachstum) bietet eine Vergleichs- und Abschlussplattform für Finanz- und Versicherungsprodukte und richtet sich an unabhängige Finanzberater.

Übertrag auf die Schweiz:

• Unabhängige Vermögensverwalter könnten ähnliche Plattformen nutzen, um Multi-Custodian-Setups zu konsolidieren.
• KI kann Produkt-Vergleiche personalisieren: Risiko-Profil, Lebenssituation, Steuerstatus – und daraus passgenaue Produktkombinationen vorschlagen.

9. Payout (Slowakei) – Orchestrierung von Zahlungen

Payout (596 % Wachstum) automatisiert Zahlungsprozesse von Unternehmen: A2A-Payments über PIS, Kontoinformation via AIS, Massenüberweisungen, KYC, Fraud-Prevention.

Für Schweizer Banken ist das im Grunde ein Blick in die Zukunft des Transaction Bankings:

• Firmenkunden erwarten APIs, Echtzeit, Automatisierung – nicht mehr manuelle Zahlungsfiles.
• KI ergänzt diese Infrastruktur um Anomalie-Erkennung, Liquiditätssteuerung, dynamische Gebührenmodelle und Forecasts.

Fünf Lektionen für KI-Strategien in Schweizer Banken & Wealth Management

Die Beispiele aus Zentraleuropa sind kein akademischer Benchmark. Sie liefern sehr konkrete Handlungspunkte für Schweizer Institute, die 2026 beim Thema KI im Banking nicht auf der Zuschauertribüne sitzen wollen.

1. Datenarchitektur zuerst, KI zweiter

Alle neun Fintechs haben eines gemeinsam: klare, fokussierte Datenströme.

Für eine Schweizer Bank heisst das:

• Transaktions-, CRM- und Marktdaten müssen zentral und strukturiert vorliegen.
• Schnittstellen (APIs) zu Kernbanken-Systemen, Trading, E‑Banking und Drittdiensten sind Pflicht.
• Erst darauf setzen ML-Modelle für Personalisierung, Betrugserkennung oder Robo-Advisory sinnvoll auf.

Ohne diese Basis bleibt KI ein bunter Pilot im Innovation-Lab – ohne Wirkung im Kerngeschäft.

2. KI nutzen, um Beratung skalierbar zu machen

Patron GO, nsure und Vestberry zeigen: Beratung ist zunehmend daten- und KI-getrieben.

Konkret für Schweizer Banken & Vermögensverwalter:

• Robo-Advisory+: nicht als Ersatz des Relationship Managers, sondern als Vorfilter, der Vorschläge und Szenarien vorbereitet.
• Next-Best-Action-Engines im CRM: KI schlägt Kontaktanlässe, Produktideen oder Review-Termine vor – abgestimmt auf Verhalten und Portfolio.
• „Financial Health“-Dashboards im E‑Banking: ähnlich wie Patron GO, aber kombiniert mit Anlageempfehlungen und Absicherungslösungen.

3. Embedded Finance ernst nehmen – auch im Private Banking

Wallester, Besteron und Payout machen vor, wie Zahlungsfunktionen in andere Customer Journeys integriert werden.

Übertragen auf die Schweiz:

• Karten- und Zahlungslösungen für Ökosystem-Partner (Immobilien, Mobilität, Luxusgüter) mit KI-basiertem Fraud- und Risk-Scoring.
• Im Private Banking: digitale Wallets und Karten für Family Offices, Club-Deals oder Investment-Plattformen, verknüpft mit KI-basiertem Reporting und Spesen-Analytics.

4. Vertikale KI-Lösungen im Firmenkundengeschäft

Malcom Finance und Finqware zeigen sehr klar: Wer eine Branche wirklich versteht, kann viel präzisere KI-Modelle bauen.

Für Schweizer Banken liegt hier enormes Potenzial:

• Spezifische Cashflow- und Ausfall-Modelle für Exportindustrie, Medtech oder Tourismus
• Kombinierte FX-, Zins- und Liquiditätsoptimierung für Treasury-Kunden
• Branchen-Dashboards im E‑Banking mit KI-Insights („Ihre DSO liegt 12 Tage über Branchenschnitt“)

5. Build, Buy, Partner – aber mit klarer KI-Roadmap

VacuumLabs steht sinnbildlich für einen Punkt, den viele unterschätzen: Nicht jede Bank muss alles selber bauen.

Sinnvolle Vorgehensweise:

1. Use-Case-Landkarte erstellen: z.B. Fraud, KYC, Robo-Advisory, Kundenservice, Portfolio-Analytics, Treasury-Forecasts.
2. Bewerten, wo Eigenentwicklung Sinn macht (z.B. differenzierende Wealth-Modelle) und wo Partnerschaften effizienter sind (z.B. generische KYC- oder Sprachmodelle für Chatbots).
3. Klare Governance für KI etablieren: Modell-Risiko, Explainability, Compliance (FINMA, Datenschutz, EU-AI-Act für grenzüberschreitende Geschäfte).

Nächste Schritte für Schweizer Institute

Wer sich die Wachstumszahlen dieser neun Fintechs anschaut, erkennt:

Der Markt belohnt Lösungen, die Daten, KI und klare Kundennutzen verbinden – nicht bunte Innovation ohne operativen Impact.

Für Schweizer Banken und Vermögensverwalter bieten sich drei pragmatische nächste Schritte an:

1. KI-Quick-Check im eigenen Haus: Wo liegen heute die grössten Friktionen – Onboarding, Compliance, Beratung, Portfolio-Reporting, Treasury?
2. Zwei bis drei priorisierte KI-Use-Cases mit klarem Business-Case definieren – inklusive Zeitplan und Messgrössen (z.B. -30 % Bearbeitungszeit, +20 % Cross-Selling, -40 % Fraud-Verluste).
3. Partner-Ökosystem prüfen: Welche Funktionen lassen sich mit bestehenden Fintechs oder Tech-Partnern schneller realisieren, als alles selbst zu entwickeln?

Die Fintech-Szene in Zentraleuropa zeigt sehr deutlich, wohin sich Banking & Vermögensverwaltung entwickeln. Die Frage für die Schweiz lautet nicht, ob KI im Kerngeschäft ankommt – sondern, wer früh genug die richtigen Weichen stellt und daraus ein profitables, wachstumsstarkes Geschäftsmodell formt.